Utiliseriez-vous numpy si vous étiez en train de manipuler une séquence de valeurs binaires?

Question

Y at-il un avantage à utiliser numpy lorsque vous effectuez un grand nombre d'opérations sur des listes de valeurs binaires? Que diriez-vous des entiers dans une petite gamme (comme seulement les nombres 1,2 et 3?)

Answer 1

L'élimination des boucles est la source du gain de performance (10x):

import profile 
import numpy as NP 

def np_test(a2darray) : 
    row_sums = NP.sum(a2darray, axis=1) 
    return NP.sum(row_sums) 

def stdlib_test2(a2dlist) : 
    return sum([sum(row) for row in a2dlist]) 

A = NP.random.randint(1, 6, 1e7).reshape(1e4, 1e3) 
B = NP.ndarray.tolist(A) 

profile.run("np_test(A)") 
profile.run("stdlib_test2(B)") 

numpy:

• 10 appels de fonction dans 0.025 CPU secondes

listes:

• 10005 appels de fonction dans 0,280 CPU secondes

Answer 2

Si le nombre de valeurs d'entrée est énorme, ou si vous faites beaucoup d'opérations, vous pouvez essayer bitarray. Ou, voir le bool/int8/uint8 DTYPE dans ndarray de Numpy:

In [1]: import numpy as np 
In [2]: data = np.array([0,1,1,0], dtype=bool) 
In [3]: data 
Out[3]: array([False, True, True, False], dtype=bool) 
In [4]: data.size 
Out[4]: 4 
In [5]: data.nbytes 
Out[5]: 4